想知道如何在 Conda 包管理器中管理包答案

【问题标题】：Want to know how packages are managed in Conda Package Manager想知道如何在 Conda 包管理器中管理包
【发布时间】：2021-11-10 00:26:21
【问题描述】：

我是数据科学的新手。在线资源表明大多数数据科学家使用 conda + pip 来管理他们的包和依赖项，所以我也这样做了。让我举一个简单的例子，我只有一个名为 virtualEnv 的虚拟环境。所以基本上 conda 现在有 2 个环境：

现在假设我已经在我的基础环境中安装了 PyTorch=1.9.0。现在如果我切换到 virtualEnv 并尝试在该环境中安装 PyTorch=1.9.0（与 base 相同的版本），会发生什么？

conda 是从基础环境中提取 PyTorch 包，还是再次从其在线存储库中安装包。

另外，我使用以下命令在基本环境中安装了 PyTorch：PyTorch website 上提供

 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

我是使用相同的命令在 virtualEnv 中安装 PyTorch 还是只使用简单的命令：

conda install pytorch cudatoolkit torchvision torchaudio

基本上 -c pytorch 就是这两个命令的区别。

我试图在谷歌上找到这个，但找不到任何东西。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为它会从在线存储库中提取依赖项，使用本地依赖项在您克隆环境时发生 - 请参阅--clone 参数（在conda create 期间使用）。

-c 提供了有关这些包应该来自哪个频道的信息 - -c torch 很可能会直接从 pytorch 存储库下载它们 - 如果没有这个选项，包管理器可能会尝试使用不同的源而不是例如，查找您正在寻找的版本。

在第二次调用中，您没有指定 cuda 工具包的版本，因此存在与下载的 Torch 不兼容的风险 - 我建议按照页面上指定的方式下载它。

有一段时间没有使用 conda - 这是我记得的。

【讨论】：

【解决方案2】：

首先，conda 本身是安装在基础环境中的。出于整洁的目的，最好避免将其用于其他任何事情，而是创建新环境并在其中安装您需要的软件包。 (As stated in the conda docs)

因此，在您的示例中，您最好在 virtualEnv 中安装 pytorch。

您不必担心安装两次软件包会导致磁盘泛滥。如果 Conda 检测到它已经安装了相同版本的软件包，而不是两次保存相同的东西，它会使用硬链接。

安装命令的-c 部分选择安装包的通道。您可以将通道想象成存储库的链接。

pytorch 频道由 pytorch 组织管理，因此可能拥有最新版本的 pytorch 软件包。

您可以在anaconda page的哪个频道上查看哪些包可用

【讨论】：